Computational Discovery of Motifs Using Hierarchical Clustering Techniques
Discovery of motifs plays a key role in understanding gene regulation in organisms. Existing tools for motif discovery demonstrate some weaknesses in dealing with reliability and scalability. Therefore, development of advanced algorithms for resolving this problem will be useful. This paper aims to...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wang, Dianhui, Lee, Nung Kion |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
IEEE
2008
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://ir.unimas.my/id/eprint/11924/1/Computational%20Discovery_abstract.pdf http://ir.unimas.my/id/eprint/11924/ http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=4781227 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Optimization of MISCORE-based Motif Identification Systems
بواسطة: Lee, Nung Kion, وآخرون
منشور في: (2009) -
SOMEA: self-organizing map based extraction algorithm for DNA motif identification with heterogeneous model
بواسطة: Lee, Nung Kion, وآخرون
منشور في: (2011) -
SOMIX: Motifs Discovery in Gene Regulatory Sequences Using Self-Organizing Maps
بواسطة: Lee, Nung Kion, وآخرون
منشور في: (2010) -
Data Mining for Building Neural Protein Sequence Classification Systems with Improved Performance
بواسطة: Wang, Dianhui, وآخرون
منشور في: (2003) -
MISCORE: Mismatch-Based Matrix Similarity Scores for DNA Motif Detection
بواسطة: Wang, Dianhui, وآخرون
منشور في: (2009)